Jaxの自動ベクトル化に対するサポートは、各要素を個別に処理するのではなく、データのアレイ全体またはデータのバッチに同時に適用できるようにすることにより、パフォーマンスを大幅に向上させます。これは、「VMAP」関数によって達成され、特定の関数のベクトル化された実装を自動的に生成します。そうすることで、Jaxはこれらの操作をCPU、GPU、TPUなどのハードウェアにディスパッチでき、そこで並行して実行でき、ハードウェアの効率を最大化できます。
JAXにおける自動制定の重要な利点：
1。並列性：アレイ全体に一度に操作を適用することにより、JAXは最新のハードウェアの並列処理機能を利用して、従来のループベースのアプローチと比較して大幅な速度の改善につながります。
2。効率的なコード：「VMAP」を使用すると、明示的なループの必要性がなくなり、よりクリーンで簡潔なコードが得られます。これにより、開発が簡素化されるだけでなく、手動ループに関連するエラーの可能性も減らします。
3.他のJAX機能との統合：自動ベクトル化は、JITコンパイル(「JIT」)や自動分化( `Grad`)などの他の強力なJAX機能とシームレスに統合されます。これにより、ベクトル化された関数をコンパイルして、さらに速い実行や複雑なモデルのグラデーションを自動的に計算するなど、さらなる最適化が可能になります。
4。スケーラビリティ：大規模な計算バッチを効率的に処理するJaxの能力により、大きなデータセットの処理が一般的な機械学習モデルトレーニングなどのアプリケーションにとって特に価値があります。このスケーラビリティは、パフォーマンスと速度が重要な実際のアプリケーションにとって重要です。
全体として、「VMAP」を介したJAXの自動制定サポートは、その高性能の重要な要素であり、効率的な数値計算と機械学習研究[1] [2] [4]を必要とするタスクに魅力的な選択肢となっています。
引用：[1] https://towardsdatascience.com/automatic-vectorization-in-801e53dfe99c/
[2] https://www.shakudo.io/blog/a-quick-introduction-to-jax
[3] https://stackoverflow.com/questions/76240674/how-to-vectorize-jax-functions-using-jit-compilation-and-vmap-auto-vectorization
[4] https://www.upwork.com/resources/google-jax
[5] https://jax.readthedocs.io/en/latest/automatic-vectorization.html
[6] https://www.assemblyai.com/blog/why-you-should-or-should-be-using-jax-in-2023/
[7] https://github.com/google/jax/issues/6312
[8] https://pyimagesearch.com/2023/02/27/learning-jax-in-2023-part-2-jaxs-power-tools-grad-jit-vmap-and-pmap/